TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.

Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #aitrilogue

当前筛选 #aitrilogue清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #74 · 03.08.2023 г., 07:04

Advancing Responsible AI: Insights from the American Chamber of Commerce Hello, AI community! Today, we bring you valuable insights from the American Chamber of Commerce to the European Union's position paper for the AI Act trilogue negotiations. Let's look into the facts and recommendationstons. 🔹 Defining AI: The Chamber encourages EU decision-makers to align the definition of AI with the OECD's definition. A clear and internationally accepted AI definition fosters multilateral coordination in AI policy. 🔹 Streamlining High-Risk Designation: The paper suggests narrowing the scope of high-risk designation to avoid vagueness. This focused approach ensures that AI technologies with genuine high-risk factors receive appropriate attention while minimizing unnecessary burdens on other AI systems. 🔹 Outcome-Oriented Flexibility: Chapter III requirements largely match current responsible AI practices. However, the Chamber emphasizes the importance of remaining flexible and outcome-oriented. 🔹 Obligations for Foundation Models and General Purpose AI: The paper calls for obligations tailored to foundation models and general-purpose AI. 🔹 Transparency in Artificially Generated Content: Transparency is key when it comes to artificially generated content. The Chamber advocates for measures that promote understanding and disclosure of AI-generated content to safeguard users from potential misinformation and manipulation. 🔹 Harmonized Enforcement and Flexible Standards: To create a robust AI landscape, harmonized enforcement and clear yet flexible standards are necessary. #ResponsibleAI#AIRegulation#AIAct#AITrilogue#TechPolicy#AICommunity#GlobalAI#AIStandards